如何正确的学习编程？

发表时间：2022-03-25来源：网络

1.弄清楚你的动机是什么

在开始深入学习Python在线之前，值得问问自己为什么要学习它。这是因为这将是一个漫长而有时痛苦的旅程。没有足够的动力，你可能无法完成。

找出激励你的动力将帮助你找到一个最终目标，一条让你无所畏惧的道路。您不必弄清楚一个确切的项目，只是您感兴趣的一般区域。

选择您感兴趣的区域，例如：

数据科学/机器学习移动应用网站游戏硬件/传感器/机器人用于自动化工作的脚本很多人学习python，不知道从何学起。
很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台
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2.学习基本语法

我不能强调你应该只花费最少的时间在基本语法上。您可以更快地学习项目，学习的速度就越快。稍后卡住时，您可以随时返回语法。理想情况下，您应该在这个阶段花费几周时间，绝对不会超过一个月。

3.制作结构化项目

一旦学会了基本语法，就可以自己开始制作项目了。项目是一种很好的学习方式，因为它们可以让你运用你的知识。除非你运用你的知识，否则很难保留它。

让我们看看每个领域的结构化项目的一些好资源：

数据科学/机器学习

Dataquest - 以交互方式教您Python和数据科学。您可以分析一系列有趣的数据集，从CIA文档到NBA球员统计数据。您最终会构建复杂的算法，包括神经网络和决策树。Python for Data Analysis - 由一个主要的Python数据分析库的作者编写，它是在Python中分析数据的一个很好的介绍。Scikit-learn文档 - Scikit-learn是主要的Python机器学习库。它有一些很棒的文档和教程。CS109 - 这是一门教授Python用于数据科学的哈佛课程。他们在网上有一些项目和其他资料。

移动应用

Kivy指南 - Kivy是一款可以让你用Python制作移动应用程序的工具。他们有一个如何入门的指南。

网站

Flask教程 - Flask是一个流行的Python Web框架。这是入门教程。Bottle教程 - Bottle是Python的另一个Web框架。这是如何开始使用它。如何使用Django进行探索 - 使用Django的指南，这是一个复杂的Python Web框架。

游戏

Codecademy - 引导您完成几个简单的游戏。Pygame教程 - Pygame是一个用于制作游戏的流行Python库，这是一个教程列表。使用Pygame制作游戏 - 一本教你如何用Python 制作游戏的书。使用Python创建自己的计算机游戏 - 这本书将指导您如何使用Python制作多个游戏。

您可以使用Pygame制作的游戏示例。这是Phil Hassey的Barbie Seahorse Adventures 1.0。

硬件/传感器/机器人

将Python与Arduino一起使用 - 学习如何使用Python来控制连接到Arduino的传感器。使用Raspberry Pi学习Python - 使用Python和Raspberry Pi构建硬件项目。使用Python学习机器人 - 学习如何使用Python构建机器人。Raspberry Pi Cookbook - 学习如何使用Raspberry Pi和Python构建机器人。

用于自动化工作的脚本

使用Python自动化无聊的东西 - 学习如何使用Python自动执行日常任务。

一旦你在自己的领域完成了一些结构化项目，你就应该能够开始自己的项目了。但是，在你做之前，花一些时间学习如何解决问题是很重要的。

4.自己开展项目

一旦完成了一些结构化项目，就可以自己开展项目了。您仍然会咨询资源和学习概念，但您将会致力于您想要的工作。在深入研究自己的项目之前，您应该可以轻松调试程序的错误和问题。以下是您应该熟悉的一些资源：

StackOverflow - 社区问答网站，人们讨论编程问题。您可以在此处找到特定于Python的问题。Google - 每位经验丰富的程序员最常用的工具。在尝试解决错误时非常有用。这是一个例子。Python文档 - 在Python上查找参考资料的好地方。

一旦掌握了调试问题，就可以开始处理自己的项目了。你应该从事你感兴趣的事情。例如，我在学习编程后很快就开始使用工具来自动交易股票。

以下是一些有趣的项目提示：

扩展您之前使用的项目，并添加更多功能。转到您所在地区的Python 聚会，找到正在处理有趣项目的人。查找要参与的开源软件包。看看是否有任何当地的非营利组织正在寻找志愿者开发者。查找其他人制作的项目，看看您是否可以扩展或改编它们。 Github是一个找到这些的好地方。浏览其他人的博客文章，找到有趣的项目创意。想一想能让您的日常生活更轻松，并构建它们的工具。

记得从很小的开始。从非常简单的事情开始通常很有用，这样你就可以获得信心。最好开始一个小项目，你完成了一个永远不会完成的巨大项目。在Dataquest，我们指导了一些项目，这些项目可以为您提供可以构建的小型数据科学相关任务。

找到其他人合作以获得更多动力也很有用。

如果你真的想不出任何好的项目想法，我们讨论的每个领域都有一些：